Robust Formation of Optimal Single Spheroids towards Cost-Effective In-Vitro 3-Dimensional Tumor Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monolayer cell cultures, while useful for basic in vitro studies, are not physiologically relevant. Spheroids, a complex 3-dimensional (3D) structure resemble in vivo tumor growth more closely thereby allowing results obtained with spheroids relating to proliferation, cell death, differentiation, metabolism, and various anti-tumor therapies to be more predictive of in vivo outcomes. The protocol herein presents a rapid and high throughput method for the generation of single spheroids using various cancer cell lines including (U87 MG, SEBTA-027, SF188) brain cancer cells, (DU-145, TRAMP-C1) prostate cancer cells, and (BT-549, Py230) breast cancer cells in a 96-round bottom well plates. The proposed method is associated with significantly low costs (ca. £1) per plate without the need for refining or transferring and homogeneous compact spheroid morphology was evidenced as early as 1 day after following this protocol. By using confocal microscopy and the IncuCyte live imaging system, proliferating cells were traced in the rim while dead cells were found to be located inside the core region of the spheroid. H&E staining of spheroid sections was utilized to investigate the tightness of the cell packaging and Western blotting analyses revealed that these spheroids adopted a stem cell-like phenotype. This method was also used to obtain EC50 of the anti-cancer dipeptide carnosine on U87 MG 3D culture. The affordable easy-to-follow 5 step-protocol allows for robust generation of various uniform spheroids which show 3D morphology characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».